第8回ケモインフォマティクス秋の学校
8th Autumn School of Chemoinformatics in Nara
2年に一度開催していますAutumn School on Chemoinformaticsは今回で8回目となります。この国際シンポジウムは、ストラスブール大学で開催されるSummer School on Chemoinformaticsと対をなすものとして毎年交互に開催されており、データ駆動型化学分野の最先端の取り組みを発信してきました。今回も国内外の著名なデータ駆動型化学研究者の招待講演のほかに、一般口頭発表、ポスター発表を募集して開催します。もはや化学研究においてデータ駆動の取り組みは当たり前となってきました。この国際シンポジウムが皆様の今後の研究・開発の取り組みの一助となれば幸いです。
開催日時
2023年11月28日（火）10:30-17:40
2023年11月29日（水）9:30-17:20
2023年11月30日（木）9:30-15:00
開催場所
奈良春日野国際フォーラム別館2階（アクセス、別館へのアクセス詳細）
参加費
一般参加者 8,000円 （学生 4,000円）
※データ駆動型サイエンス・コンソーシアム会員企業からの参加は優待です。
※展示ブースへの出展企業は各社3名まで無料となります。これを超えて登録される場合には一般で登録をお願いします。
参加費振り込みの案内を申し込み時にお送りいたします。
当日受付で参加証および領収書を発行いたします。
懇親会
2023年11月29日 （水）18:00～
国立博物館地下レストラン 葉風泰夢（アクセス）
懇親会参加費 10,000円（学生5,000円）
※データ駆動型サイエンス・コンソーシアム会員企業様、展示ブースへの出展企業様も参加費が発生いたします。
参加費と同時に振り込みをお願いします。
領収書が必要な方には学会受付で発行いたします。
参加登録
お申し込みフォーム ※参加申込を締め切りました
※参加者数上限の150名に達した場合には登録締め切りを待たずに登録を締め切ります。
締切期限
発表者（一般口頭発表およびポスター発表）※発表者申込を締め切りました
一般公演発表：15分（質疑応答込み）
ポスター発表：2分間のショートプレゼンテーションあり
2023年9月20日まで
申込フォームよりお申込みください。
その際に発表題目（英）、発表概要 （英）200ワードを申込フォームより提出をお願いします。
一般公演発表およびポスター発表で使用いただく言語は英語とさせていただきます。
2023年11月11日まで
お申し込み後に届くメールよりテンプレートをダウンロードしていただき、2～4ページの発表要旨を同メール内記載のアップロード用リンクよりファイルをアップロードしてください。
2023年11月14日まで
参加費用お支払いをお願いします。
※振込確認をもって申込完了とさせていただきます。
参加のみの方
2023年11月14日まで
参加費用お支払いをお願いします。
※振込確認をもって申込完了とさせていただきます。
主催
奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター
協賛
日本化学会ケモインフォマティクス部会
日本コンピュータ化学会
CBI学会
出展企業
株式会社アフィニティサイエンス
OpenEye, Cadence Molecular Sciences
株式会社ワールドフュージョン
株式会社モルシス
株式会社エス・ティ・ジャパン
シュレーディンガー株式会社
Iktos
株式会社Elix
招待講演者
Prof. Jürgen Bajorath（Bonn University）
Dr. Sharon Bryant（Inte:Ligand）
Prof. Johann Gasteiger（Erlangen-Nuernberg University）
Prof. Kenji Hori（TS Technology）
Prof. Satoshi Maeda（Hokkaido University）
Prof. Thierry Langer（Vienna University）
Prof. Didier Rognan（Strasbourg University）
Prof. Gisbert Schneider（ETH）
Prof. Manabu Sugimoto（Kumamoto University）
Prof. Shigetaka Tomiya（NAIST）
Prof. Alexandre Varnek（Strasbourg University）
Prof. Yoshihiro Yamanishi （Nagoya University）
Prof. Kazunari Yoshizawa（Kyushu University）
プログラム（TBD）
※順次詳細な情報を掲載していきます。
１１月２８日
１０：３０～１０：４０ Opening Remarks 船津 公人（NAIST）
１０：４０～１２：２０ 【招待講演セッション１】
[Chair: Prof. Kimito Funatsu]
・ＰＬ－１ Prof. Johann Gasteiger (Erlangen-Nuernberg University)
“My 50 Years of Chemoinformatics Research“
・ＰＬ－２ Prof. Jürgen Bajorath (Bonn University)
“Chemical Language Models for Molecular Design“
１２：２０～１３：３０ 【休憩】
１３：３０～１４：００ 【企業ブース・プレゼンテーション１ 】
[Chair: Prof. Manabu Sugimoto]
・Ｅ－１ OpenEye, Cadence Molecular Sciences – Gunther Stahl
“Automated Identification of Cryptic Pockets for Drug Discovery“
・Ｅ－２ シュレーディンガー株式会社 – Yuji Takaoka
“Automated Molecular Machine Learning with DeepAutoQSAR”
１４：００～１４：５０ 【招待講演セッション２】
[Chair: Prof. Alexandre Varnek]
・ＰＬ－３ Prof. Satoshi Maeda (Hokkaido University)
“Predicting a Chemical Reaction, its Products, Yields, and Mechanisms by Exploring Quantum Chemical Potential Energy Surfaces“
１４：５０～１５：２０ 【休憩】
１５：２０～１６：０５ 【一般口頭発表】
[Chair: Prof. Kenji Hori]
・O－１ Pavel Sidorov (Hokkaido University)
“Predicting Highly Enantioselective Catalysts Using Tunable Fragment Descriptors“
・O－２ Yosuke Harashima (NAIST)
“Data assimilation method for materials exploration based on Bayesian optimization“
・O－３ Swarit Jasial (NAIST)
“Prediction of Monomer Concentrations in Copolymerization Reactions from Infrared (IR) Spectra“
１６：０５～１７：４５ 【招待講演セッション３】
[Chair: Prof. Manabu Sugimoto]
・ＰＬ－４ Prof. Kenji Hori (TS Technology)
“Data-Driven Chemistry for Developing Organic Synthesis Routes for Functional Chemicals“
・ＰＬ－５ Prof. Alexandre Varnek (Strasbourg University)
“Condensed Graph of Reaction – a Swiss-army knife for chemical reactions mining“
１１月２９日
９：３０～１１：１０ 【招待講演セッション４】
[Chair: Prof. Thierry Langer]
・ＰＬ－６ Prof. Didier Rognan (Strasbourg University)
“Protein structure-based organic chemistry-driven ligand design from billion-size chemical spaces“
・ＰＬ－７ Prof. Yoshihiro Yamanishi (Nagoya University)
“Data-driven drug discovery and healthcare by machine learning“
１１：１０～１１：４０ 【企業ブース・プレゼンテーション２]
[Chair: Prof. Kenji Hori]
・Ｅ－３ 株式会社モルシス – Yoshirou Kimura
“MOE Overview“
・Ｅ－４ 株式会社アフィニティサイエンス – Tomohiko Tasaka
“Introduction of software tools for de novo molecular design and structure-based methods”
１１：４０～１３：００ 【休憩】
１３：００～１３：５０ 【招待講演セッション５】
[Chair: Prof. Jürgen Bajorath]
・ＰＬ－８ Prof. Gisbert Schneider (ETH Zurich)
“De Novo Molecular Design with Machine Intelligence“
１３：５０～１４：２０ 【一般口頭発表】
[Chair: Prof. Sharon Bryant]
・O－４ Yuki Matsukiyo (Kyushu Institute of Technology)
“Gene expression data-driven scaffold-constrained molecular structure generation by deep neural network“
・O－５ Kazufumi Ohkawa (Asahi Kasei Pharma)
“Development of fingerprints considering chemical reactions“
１４：２０～１６：０５ 【ポスターセッション（ショートプレゼン付き）】
[Chair: Manabu Sugimoto]
※パワーポイントによる２分間プレゼンテーションの後、ポスター発表を行います。
１６：１０～１６：４０ 【企業ブース・プレゼンテーション３】
[Chair: Prof. Shigetaka Tomiya]
・Ｅ－５ 株式会社ワールドフュージョン – Atsushi Midorikawa
“Challenges in Tracking Life Science Literature and the New Solution ‘PubMedify‘”
・Ｅ－６ 株式会社Elix – Casey Galvin
“Molecular Generation of Non-covalent KRAS Inhibitor Candidates Using Machine Learning”
１６：４０～１７：３０ 【招待講演セッション６】
[Chair: Prof. Gisbert Schneider]
・ＰＬ－９ Dr. Sharon Bryant (Inte:Ligand)
“Advanced 3D-Pharmacophores for Bioactive Molecule Discovery and De-Risking Neurotoxicity“
１８：００～ 懇親会：国立博物館地下レストラン「葉風泰夢」
１１月３０日
９：３０～１１：１０ 【招待講演セッション７】
[Chair: Prof. Kenji Hori]
・ＰＬ－１０ Prof. Shigetaka Tomiya (NAIST)
“Metrology informatics on semiconductor materials“
・ＰＬ－１１ Prof. Thierry Langer (Vienna University)
“Towards Next Generation Pharmacophore Modeling: Concepts and Applications“
１１：１０～１１：４０ 【企業ブース・プレゼンテーション４】
[Chair: Prof. Kazunari Yoshizawa]
・Ｅ－７ 株式会社エス・ティ・ジャパン – Ryosuke Sasaki
“Usefulness of Mixture Analysis with Spectra Genius Mixture Master“
・Ｅ－８ Iktos – Hideyoshi Fuji
“Iktos Generative AI Technology to Accelerate Drug Design and Discovery“
１１：４０～１３：００ 【休憩】
１３：００～１４：４０ 【招待講演セッション８】
[Chair: Prof. Yoshihiro Yamanishi]
・ＰＬ－１２ Prof. Kazunari Yoshizawa (Kyushu University)
“Catalyst Informatics Study for the Selective Functionalization of Methane“
・ＰＬ－１３ Prof. Manabu Sugimoto (Kumamoto University)
“Electronic-Structure Informatics: Concepts, Extended Methods, and Recent Applications“
１４：４０ Closing remarks 船津 公人（NAIST）
【ポスター発表一覧】
Ｐ－１ Naoki Matsui (Tokyo Institute of Technology)
”Universal Compositional Descriptors for Ionic Conductivity in Solid Electrolytes“
Ｐ－２ Philippe Gantzer (Hokkaido University)
”Representation of Reaction Networks by Generative Topographic Mapping“
Ｐ－３ Shunsuke Tanahashi (NAIST)
”Improvement of Product Prediction in Polymer Flow Synthesis with Computational Fluid Dynamics“
Ｐ－４ Shuya Masuda (NAIST)
”Exploring P-type oxide semiconductor photocatalysts using machine learning potentials“
Ｐ－５ Mamoru Nishijo (NAIST)
”Designing new materials by closed loop consisting of GAN and first-principles calculation“
Ｐ－６ Daimon Sakaguchi (YOKOHAMA National University)
”Explanation and prediction of nucleophilic reaction’s facial selectivity of cyclic ketones by calculating steric and orbital factor.“
Ｐ－７ Yuuto Matsumoto (YOKOHAMA National University)
”Embedding of compounds names from antioxidant articles is related to compound’s features“
Ｐ－８ A. Nakao (CrowdChem)
”Multi-property prediction model based on patents and PoLyInfo database“
Ｐ－９ Yusuke Aikawa (Kumamoto University)
”Detouring costly quantum-chemistry calculations: Machine-learning prediction of electronic-sturcture-informatics (ESI) descriptors“
Ｐ－１０ Shogo Takasuka (NAIST)
”Process optimization by multi-objective Bayesian Optimization of copolymers radical polymerized in a flow synthesizer.“
Ｐ－１１ Toshiki Naka (NAIST)
”Data assimilation of perovskite-type metal oxides’ band gaps obtained by first-principles calculations and experiments“
Ｐ－１２ Y. Shimo (Tokyo Institute of Technology)
”Comprehensive exploring for cathode materials of fluoride ion batteries“
Ｐ－１３ Ruben STAUB (Hokkaido University)
”Accelerating Artificial Force Induced Reaction path search with Neural Network Potentials“
Ｐ－１４ GIMADIEV Timur (Hokkaido University)
”Graph Neural Networks based Active Learning for Guided Exploration of High-yield Reactions“
Ｐ－１５ Yamato Mizushima (NAIST)
”Development of Base Metal Alloy Catalysts by Cyber-physical Loop Using Electronic Laboratory Notebook“
Ｐ－１６ Rezi Riadhi (NAIST)
”Utilization of Hybrid Fragmentation Fingerprint in SARMs Dataset“
Ｐ－１７ Dmitrii Zankov (Hokkaido University)
”Graph-based Self-Learning Retrosynthesis Planner“
Ｐ－１８ Akinori Sato (NAIST)
”Prediction of reaction yield for high throughput experimental data sets by deep learning“
Ｐ－１９ Kosuke Tanie (NAIST)
”Construction of cyber physical loop including dynamic Monte Carlo simulation and Application to SrTiO3 photocatalyst performance“
Ｐ－２０ Tomoki Imoto (NAIST)
”Construction of machine learning model predicting Bader charges and application of the model to exploration of CO2 reduction electrocatalyst“
Ｐ－２１ Ryuto Baba (NAIST)
”Screening of Sulfide Photocatalyst Materials by Machine Learning“
Ｐ－２２ Shunsuke Nakatani (Keio University)
”Database of metal-phosphine complexes and its application to the prediction of the catalytic abilities using machine learning“
Ｐ－２３ S. Nakata (Kobe University)
”Efficient exploration of the chemical space through the composition of property-specific SMILES language models“
Ｐ－２４ Y. Tateishi (Kumamoto University)
”Electronic-Structure Informatics for Natural Product Drug Discovery: Discovery of α-glucosidase Inhibitors“
Ｐ－２５ Kazuma Kaitoh (Nagoya University)
”Chemical Space Visualization Toward Data-Driven DNA-Encoded Library Design“
Ｐ－２６ Mio Yokoyama (Kumamoto University)
”Predicting Ligand-Receptor Interaction Energies by Electronic-Structure Informatics“
Ｐ－２７ Koki Saiga (Kumamoto University)
”Design and Optimizaiton of Degital-Twins of Perovskite Solar Cells“
Ｐ－２８ Yuki Uchida (Kumamoto University)
”The Electronic-Structure Informatics Web Platform for Discovery of Functional Molecules“
Ｐ－２９ Y. Tsutsumi (Kumamoto University)
”Locally-Described Electronic-Structure Informatics: An Application to Predict Regioselectivity of Glutathione Adducts to Quinone Derivatives“
Ｐ－３０ Kariya Kosuke (Keio University)
”Prediction of Excitation States of Cerium Complexes via Machine Learning“
Ｐ－３１ C. Motono (AIST)
”A search method for novel protein functional site based on the spatial distribution of disease-associated missense variants“
Ｐ－３２ Riho Somaki (Keio University)
”Development of molecular structure search method with Bayesian optimization”
Ｐ－３３ Andrew Jonathan Brahms Simangunsong (UNIVERSITAS INDONESIA)
”AI-Driven Virtual Screening and Molecular Docking for Identifying Potential SARS-CoV-2 Inhibitors from Indonesian Marine and Herbal Resources“
Ｐ－３４ Yuta Aoki (Schrödinger, K.K.)
”Scaling law for machine learning of chemically functionalized metal organic frameworks“
